demi的博客

不同聚类算法对比

demi 在 周一, 03/25/2019 - 09:12 提交

聚类算法的目的就是将相似的数据对象划分为一类或者簇，使得在同一个簇内的数据对象尽可能相似，不同簇中的数据对象尽可能不相似。常见的聚类方法有如下几种：层次聚类；划分聚类（KMeans）；密度聚类（DBSCAN）；模型聚类；谱聚类。

计算机视觉、计算机图形学、图像处理的区别和联系

demi 在 周五, 03/22/2019 - 11:50 提交

搞了CV一段时间，仍时不时因为概念问题而困惑，搞不清楚计算机视觉(Computer Vision)，计算机图形学(Computer Graphics)和图像处理(Image Processing)的区别和联系。在知乎上看到了一个帖子，觉得解释的很好，结合自己的理解，形成此文存档。

5G技术到底能做什么？ 将带给20个产业重大影响

demi 在 周五, 03/22/2019 - 09:29 提交

首先必须要知道，5G是什么。一句话解释就是，更广泛的铺盖式网络，并且包含了更快的网速以及稳定性。当然其中有许多更深层的含意，这边不另外进行探讨。但5G这个因应物联网（IoT）设备数量的增加以及数据量的增加而开发出来的新时代产物，所影响的不是只有科技业，而是目前市面所看到的大部分的行业。

机器学习 | 特征工程（三）- 特征降维

demi 在 周五, 03/22/2019 - 09:17 提交

当特征选择完成后，可以直接训练模型了，但是可能由于特征矩阵过大，导致计算量大，训练时间长的问题，因此降低特征矩阵维度也是必不可少的。降维（dimensionality reduction）是指通过对原有的feature进行重新组合，形成新的feature，选取其中的principal components。

AR与VR想要真正爆发 5G是不可或缺的条件

demi 在 周四, 03/21/2019 - 15:22 提交

5G技术最引人关注的承诺之一就是对虚拟现实和增强现实(VR和AR)的权利支持，彻底改变游戏世界乃至整个娱乐领域。但正如我们所知，VR和AR的大发展真的有潜力改变游戏和娱乐行业吗？5G又将如何帮助这两种技术更好的发展改变我们的生活？让我们一起来看看。

风格迁移简介

demi 在 周四, 03/21/2019 - 13:39 提交

神经风格迁移之前的风格迁移方法：基于笔划的渲染；图像类比方法；图像滤波方法；纹理合成方法。神经风格迁移（NTS）分类：基于在线图像优化的慢速神经网络方法；基于在线模型优化的快速神经网络方法。